赫布假设英文解释翻译、赫布假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Hebb's hypothesis

分词翻译：

赫的英语翻译：

conspicuous; grand; hertz
【化】 hertz
【医】 hertz

布的英语翻译：

cloth; fabric
【建】 cloth

假设的英语翻译：

suppose; hypothesis; if; in case of; on the assumption that
【化】 hypothesis
【经】 hypothesis

专业解析

赫布假设（Hebb's Rule），又称赫布理论或赫布学习法则，是神经科学中关于突触可塑性的核心理论，由加拿大心理学家唐纳德·赫布（Donald O. Hebb）于1949年在其著作《行为的组织》（The Organization of Behavior）中首次提出。该假设从汉英词典角度可定义为：

中文定义：

赫布假设指当两个神经元同步激活时，它们之间的突触连接会增强；反之，若激活不同步，连接则减弱。这一机制被认为是学习与记忆的神经基础，即“一起放电的神经元会连在一起”（"neurons that fire together, wire together"）。

英文定义：

Hebb's Rule posits that synaptic efficacy increases when the presynaptic neuron repeatedly and persistently activates the postsynaptic neuron, leading to long-term potentiation (LTP). Formally, it states:

Delta w_{ij} = eta cdot x_i cdot yj

where (Delta w{ij}) is the change in synaptic weight, (eta) is the learning rate, and (x_i), (y_j) are the activations of the connected neurons.

核心原理与科学意义

细胞集合理论：赫布提出“细胞集合”（cell assembly）概念，认为反复共激活的神经元群会形成功能环路，构成信息存储的基本单元。
突触可塑性机制：该假设直接启发了长时程增强（LTP）现象的发现，为现代学习记忆模型（如人工神经网络中的权重调整）提供了生物学依据。
学习与记忆基础：通过强化特定神经通路的连接强度，大脑能够编码经验并形成长期记忆，这一过程在海马体等区域尤为关键。

现代验证与拓展

实验证据：1973年，Bliss和Lømo通过电刺激海马体实验首次证实LTP现象，验证了赫布假设的生理可行性。
计算神经科学应用：赫布学习规则成为深度学习算法（如卷积神经网络）中权重更新公式的理论雏形。
争议与修正：后续研究指出，赫布规则需结合抑制性突触、时间依赖可塑性（STDP）等机制才能全面解释复杂学习行为。

参考文献来源：

Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. Wiley.
Kandel, E. R., Schwartz, J. H., & Jessell, T. M. (2000). Principles of Neural Science (4th ed.). McGraw-Hill.
Bear, M. F., Connors, B. W., & Paradiso, M. A. (2016). Neuroscience: Exploring the Brain (4th ed.). Wolters Kluwer.

网络扩展解释

赫布假设（Hebbian hypothesis）是神经科学中的重要理论，由加拿大心理学家唐纳德·赫布（Donald O. Hebb）于20世纪40年代末提出。其核心思想可概括为：当两个神经元同步激活时，它们之间的突触连接会增强。这一假设揭示了大脑学习与记忆的生理机制基础，并被称为“赫布学习规则”（Hebbian Learning）。

核心内容与机制

突触可塑性
赫布假设指出，突触前神经元对突触后神经元的重复且持续的刺激，会导致突触传递效能的提升。这种变化被称为“突触可塑性”，是大脑适应环境和形成记忆的关键机制。
经典表述
赫布在《行为的组织》一书中描述：“若神经元A的轴突反复或持续地激发神经元B，则两个神经元中的一个或两者会发生代谢变化，使A对B的激活效能增强。”简言之，即“一起激活的神经元会连接在一起”（Neurons that fire together, wire together）。

科学意义与应用

神经科学：为神经可塑性提供了理论基础，解释了经验如何通过改变突触连接强度来塑造大脑功能。
人工神经网络：赫布规则启发了机器学习中的无监督学习算法，例如线性联想器和某些类型的神经网络训练方法。

补充说明

赫布假设最初作为科学假说提出，后续通过实验逐渐被验证，并发展为更系统的“赫布理论”。在中文语境中，“假设”与“理论”常根据发展阶段交替使用，但均指向同一核心原理。此外，赫布还提出了其他假说（如心理表象相关理论），但“赫布假设”通常特指这一突触可塑性机制。